作为一个软硬件结合的智能自动化系统,智能驾驶技术的推广应用仍然存在诸多难题等待解决,而其中的自动代客泊车技术,则具有更可靠的实际应用价值和技术借鉴意义。作为自动泊车的关键技术,传感器融合目标检测技术,目前仍存在检测系统欠实时性和输出周期波动的问题;路径规划技术,仅考虑距离最优或时间最优,未考虑车辆操纵难易问题。本课题来源于实习项目,自主引导泊车项目,作者主要负责多传感器融合目标检测模块及区域导航规划算法设计,针对这些问题进行研究与创新。基于ESR毫米波雷达和1080p广角摄像头分别对车辆前方目标进行识别,获取传感器检测信息,采用多传感器数据融合技术提高检测系统的实时性和准确性。基于并行式数据融合方案,基于张正友单应性标定法结合鱼眼模型畸变矫正完成联合标定,利用Lagrange插值法和贝叶斯估计修正采样时刻偏差,将雷达目标投影于图像,基于IOU非极大值抑制算法完成目标匹配和数据更新,并基于生命周期法进行检测目标的跟踪管理。所设计融合算法,可以降低距离远近对目标匹配的影响,固定输出周期为25ms,输出帧率提升至40帧,得到更准确实时的目标检测结果。基于目标检测的导航规划算法,结合高精度差分定位系统获取实时车辆坐标信息,构建Open DRIVE格式高精度电子地图,并基于Frenet坐标系实现决策判断,决策执行减速停车、路径保持、绕道或者避障规划。最后,基于Floyd、A*算法和人工势场法的路径规划算法,本文设计控制难度因子,实时规划出区域最优导航路径,确保路径最短且控制最优,使车辆快速安全到达目标地点。基于Matlab/Simulink仿真和实车试验进行算法可行性和可靠性验证,结果表明,本文设计的基于传感器融合目标检测的区域导航规划算法,可实时准确地完成目标检测,合理决策规划导航路径,结合自动泊车系统,完成点到点区域自主泊入泊出。本课题研究,作为整体项目的前期预研子项目,为后续自主引导泊车系统的功能开发和优化提供基础框架,具有较大实际应用价值。